Knotenpunkt-Risikomodell

Sterling Intelligent Promising Premium verwendet ein Knotenrisikomodell, um die Wahrscheinlichkeit und die Kosten vorherzusagen, die mit dem Risiko einer Auftragsstornierung und -umplanung verbunden sind. Als Fulfillment Manager können Sie das Knotenrisikomodell nutzen, um die Effizienz der Bestandsverwaltung zu verbessern.

Verschiedene Faktoren können die Ausführung von Online-Bestellungen beeinträchtigen. Auftragsstornierungen und Terminverschiebungen seitens des Verkäufers oder Käufers sind zwei der häufigsten Probleme, mit denen die Fulfillment-Manager konfrontiert werden und die zu einer ineffizienten Auftragsabwicklung führen. Aufträge werden aus vielen Gründen storniert oder verschoben:

Stornierung von Aufträgen auf Initiative des Kunden
Ineffiziente Bestandsverwaltung
Geringe Knotenkapazität
Rückstand am Knotenpunkt
Versandschwierigkeiten bei schweren Produkten
Verlorene Produkte

Wenn die Auftragserfüllung durch diese Faktoren beeinträchtigt wird, kann ein Fulfillment-Manager das Knoten-Risikomodell verwenden, um die Wahrscheinlichkeit einer Auftragsstornierung und einer Neuplanung vorherzusagen. Das Knotenrisikomodell analysiert historische Daten, um die Wahrscheinlichkeit von Auftragsstornierungen und -umplanungen vorherzusagen. Das Modell rechnet dann die vorhergesagten Stornierungs- und Verschiebungsquoten in Kosten um.

Das Knotenpunkt-Risikomodell prognostiziert die Wahrscheinlichkeit von Auftragsstornierungen und Auftragsumschichtungen, indem es künstliche Intelligenz (KI) einsetzt, um die historischen Daten aus verschiedenen Dateneinspeisungen zu verarbeiten.

Hinweis: Um das Knotenrisikomodell zu aktivieren, müssen Sie Daten für die folgenden Datentypen hochladen:

Daten der Bestellzeile
T-Log-Daten
Preisabschlagsdaten
Daten zur Verfügbarkeit
Daten der Katalogposition

Weitere Informationen zur Übertragung der Daten für die genannten Feed-Typen finden Sie unter Übersicht der Datenfeed-Typen.

Das Knotenpunkt-Risikomodell nutzt KI, um die Stornierungs- und Verschiebungsraten vorherzusagen und die entsprechenden Kosten zu berechnen.

Vorhersage der Annullierungswahrscheinlichkeit und der Kosten: Das Modell nutzt KI, um die Möglichkeiten einer Auftragsstornierung für einen Knotenpunkt vorherzusagen. Ein Fulfillment-Manager kann Einblicke in die Möglichkeiten der Auftragsstornierung an einem bestimmten Knotenpunkt und die historischen Gründe für die Auftragsstornierung erhalten.
Sowohl der Verkäufer als auch der Käufer können die Bestellung aus verschiedenen Gründen stornieren. Jedes Mal, wenn ein Auftrag oder ein Artikel aus der Auftragszeile storniert wird, werden die mit dem Verkaufsverlust verbundenen Kosten als Stornokosten berücksichtigt. Das Knotenrisikomodell wandelt die vorhergesagte Stornowahrscheinlichkeit in Stornokosten um.
Vorhersage der Wahrscheinlichkeit und der Kosten von Terminverschiebungen: Das Modell nutzt KI, um die Wahrscheinlichkeit einer Auftragsumschichtung für einen Knotenpunkt vorherzusagen. Ein Fulfillment-Manager kann Einblicke in die Möglichkeiten der Auftragsverschiebung an einem bestimmten Knotenpunkt und die historischen Gründe für die Auftragsverschiebung erhalten.
Wenn ein Knotenpunkt einen Auftrag nicht erfüllen kann. Der Erfüllungsmanager kann den Auftrag, der von einem anderen Knoten erfüllt werden soll, neu zuordnen, was zu einer Neuplanung der Auftragserfüllung führt. Jedes Mal, wenn ein Auftrag oder eine Position aus der Auftragszeile neu terminiert wird, werden mehrere damit verbundene Kosten, wie z. B. Verzögerungskosten, Knotenausgleichskosten, Kosten im Zusammenhang mit der Änderung der Versandmethode, als Neuterminierungskosten berücksichtigt. Das Knotenrisikomodell wandelt die vorhergesagte Umplanungswahrscheinlichkeit in Umplanungskosten um.

Auf der Grundlage von Erkenntnissen über die Stornierungs- und Verschiebungskosten kann der Fulfillment Manager das Optimierungsprofil anpassen. Weitere Informationen zum Erstellen oder Anpassen des Optimierungsprofils an die erwartete Knotenleistung finden Sie unter Verwalten von Optimierungsprofilen.